人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，并已经开始赋能各个行业。在此我想简要阐述一下我对人工智能，尤其是机器学习对效率提升方面的浅见。

未来构想中联通一切的人工智能

首先公司诞生和存在的实质便是通过一定的结构来组织人们分工合作，最终达成1+1+...1>N的效果，实现资源的整合和效率的提升。而公司的发展壮大主要有三个阶段：

开始时是夫妻店规模的小公司，产品和员工都很少，一切全靠人力。员工们通过自身努力了解客户，根据需求对客户进行产品的展示与推荐，满足客户的需求，同时领导者需要用自身才智做好公司的决策；

之后公司规模得到扩大，客户及产品逐步增多，各种需要处理的信息和数据也获得了极大地增长。这时简单的人力已经不足以完成以前规模时相同的一系列工作：获客、推介、达成交易或者卖出产品还有一系列的公司管理，因此公司招来程序员进行编程，装上各种调试后适合公司具体业务的管理系统，通过计算机简化所有能简化的步骤，处理各种数据，为客户提供服务同时实现管理成本降低；

最终公司进入最后一个阶段（有几率，但并不简单），产品数量和客户数量进一步增加，数据持续呈现指数级爆炸式增长，茫茫多的客户面对数不胜数的产品无从选择。这看起来很难以置信，但你可以想想自己网购时的模样，也许就能对此有所理解。这时也没有足够的操作相关系统的人能够满足数据过载之下公司的各种数据处理的需求，公司就需要寻求能够完成机器学习的人工智能的帮助。

神经网络机器学习过程的示意图

而以上公司发展的不同阶段恰恰反映了90年代以来的种种转变：

线下时代，商品种类较少，人类可以轻松完成相关工作，包括展示商品，推测需求，完成交易等等，因此线下实体店数量繁多；

而到了互联网兴起之后的线上时代，实体店大幅减少，商品通过网络展示，人类无法完全满足相关需求，因而通过算法进行推荐、分类，帮助客户进行选择势在必行。

谁能做出更好的算法，谁就能更好的降低成本，满足客户需求，提供更好的服务并赢得市场。而机器学习，就是对能通过过去的经验，也即是数据进行自动改进的计算机算法的研究。

当前那些大的平台就是很好的终极阶段公司的例子，如阿里巴巴和今日头条。无限多的客户每时每刻都会面对巨量的产品（货物、信息），只有能够不眠不休通过收集数据并不断优化学习的人工智能，才能够更好地服务每一个客户，判断需要推送什么样的信息，并使他们感到满意，从而在竞争中占据优势。

基于算法的分发机制

我国当前B2B的市场称得上炙手可热，其对应的正是第一二阶段的公司们如何提高效率，而在未来，以机器学习为核心的人工智能将会与传统行业产生更深的羁绊结合并随着公司们的发展壮大与科技的进步成为新的热点。

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